lifetime cannot together

crosswalk moonlight anybody meantime sometimes butterflies fireflies something anyone inside therefore without

eyeballs southwest keyboard herself silversmith itself

underground honeymoon dishwasher popcorn bookcase bluefish

thunderstorm hometown

supermarket

somebody Compound Word List #1 elsewhere upside grandmother baseball fireworks passport become became sunflower basketball sweetmeat superstructure football railroad rattlesnake weatherman throwback skateboard earthquake everything herein also backward schoolhouse upstream nowhere bypass because somewhere spearmint another somewhat airport today himself grasshopper themselves playthings footprints uplift supergiant homemade backbone scapegoat peppermint Compound Word List # 2 longhouse forget afternoon northeast alongside meanwhile whatever blacksmith diskdrive nobody seashore nearby watchmaker subway horseback headquarters sandstone limestone glassmaking riverbanks touchdown bootstrap toothpick toothpaste household township shadyside airplane pickup housekeeper babysitter saucepan lukewarm hamburger honeydew raincheck spokesperson widespread weekend commonplace moreover pacemaker Compound Word List # 3 supermen supernatural superpowersomeday somehow someone

…… …… 余下全文

Bootstrap再抽样方法的SAS程序设计

近年来，许多数理统计方法被引入到医学研究中，有些理论在大样本的条件下才能获得稳定的解，如项目反应理论、线性状态空间模型等。但是在实际中．由于成本或者现场条件的限制而无法获得大样本。在现有样本代表性好的条件下，可以通过Bomt~p再抽样方法扩大样本量．即在传统的数理统计基础上进行统计模拟。随着计算机技术的迅猛发展，这一技术已经渗透到许多科学领域．解决了无法采集到大样本的难题。目前医学中常用的统计软件还没有提供直接产生Bootstrap样本的程序。本文提供了这一方法的SAS程序．简短、通用，可以方便医学统计工作者的使用。

Bootstrap再抽样方法简介

Bootstrap方法是一种计算机模拟方法，它处理的是实际中可能发生的，但需要大样本来求出的统计量。令X = { x1， x2，x3， x4，…，xn},为一次采样， xi(i=1，2，… ，n”)是独立同分布的随机变量．服从分布F。0为分布F 的一个未知数字特征，例如x的均值、均方差及高次矩等。根据经典数理统计理论，要获取0的估计子的经验分布。就需要多次重复采样和大样本。在小样本条件下，应用Bomtmp方法对x进行模拟重采样。就能够在某种意义上获取0的经验分布．并确定其置信区间。

程序设计思想

Boots~ap过程的机制是：首先有一个实际观测到的数据集(称之为原始数据集)，它含有” 个观查单位。从这个数据集中有放回地随机抽取”t个组成一个新样本。称之为Bootstrap样

本。在这个随机抽样中．原始数据集中的每个观察单位每次被抽到的概率相等，为1／”．这些观察单位有的只被抽到1次。有的超过1次，也有的没有被抽到。根据取余数原理，将随机数字表中数字除以某一数值后的余数作为新的随机数，随机数可以重复出现，并具有均匀性和独立性。

实例及SAS程序

在含有150个观察单位的原有样本中．抽出观察单位数为250的新样本。

…… …… 余下全文

通信信息网课程

结业报告

班        级：                       

学        号：                       

姓        名：                       

实验所属课程：      通信信息网       

指 导 教 师 ：                       

设 计 题 目 ：     绿 园 环 保 网    

…… …… 余下全文

DNAstar：序列拼接

MEGA：分析碱基组成

CLUSTAL：序列比对

PAUP：跑树

DABE：饱和性分析

总思路：序列拼接-比对-

四、下载序列的方法

打开.Fasta格式的序列-File export-sequance alignment-保存 在NCBI上找到相应的序列方法：

Search Nucleotide for 文章的genibank序列号-reports-复制序列到txt文件中，删除没用的东西，只留下序列和学名。

保存成txt文件后，打开Editseq-将,txt序列复制到其中-save保存为seq格式

五、将拼接序列翻译成蛋白质方法 打开拼接的序列-全选中-Goodies-translate DNA

2、如何计算碱基含量比值、

答：MEGA-Nucleotide Composition

六、DAMBE序列饱和性分析

序列的饱和性分析在DAMBE程序中，以转换、颠换数为纵轴，以TN93模型（Tamura and Nei, 1993）校正的距离为横轴做散点图。如果这些点随序列间分歧增大呈线性分布就说明序列间替换没有达到饱和，序列可以用于后续的系统发育分析。DAMBE还长用在单倍型的归纳、基因频率和碱基组成分析、遗传距离计算、序列排序、

5.2.2碱基替换饱和效应的检验

当核苷酸序列分歧较小时，序列之间被观察到的核苷酸差异数接近实际替换数。如果序列分歧较大，DNA序列的变异可能会受到饱和效应的影响，这时观察到的碱基差异可能包含了部分进化杂音。一般说来，碱基转换发生的频率高于颠换，但是随物种分歧程度的增加，转换/颠换的比率接近或小于1，说明转换可能已经趋于饱和并可能成为进化杂音，所以转换和颠换发生的频率与序列间分歧度的关系就可以反映出碱基替换是否受饱和效应的影响。在着手构建分子系统树前，为了排除这种进化杂音获取正确的进化信息，必须对目的片段的碱基替换是否受到饱和效应的影响进行检验。

…… …… 余下全文

操作系统：

是管理系统资源，控制程序执行，协调硬件使用的最基本的系统软件，在硬件的基础上提供一个基本的应用程序运行环境。

多道程序multiprogramming：

在计算机内存中存放多个作业，这几个作业通过调度程序轮流占用cpu。

分时系统 time-sharing：

允许多个用户同时以交互方式使用计算机，共享主机资源。

内核 kernel：

操作系统最基本的部分，提供进程和内存管理功能，具有访问硬件和所有内存空间的权限。 微内核 microkernel：

提供最小的进程和内存管理及通信功能的内核模块

系统调用 system call：

由操作系统实现的对系统功能调用的应用编程接口。

虚拟机 virtual machine：

通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。 中断/陷阱 interrupt：

指系统发生某个事件后，cpu暂停正在执行的某个程序，转去执行处理该事件的程序的过程。

直接内存访问 DMA：

直接内存访问是一种硬件机制，它允许I/O设备和内存之间直接传输它们的I/O数据，而不需要CPU的参与。使用这种机制可以大大提高与设备通信的吞吐量。

C/S模型：

将应用程序分成需要访问文件的前端客户端和包含文件的后台服务器，客户端通过向特定服务器发送请求获得资源。

进程 process：

指正在执行中的程序，是一个活动实体。

高速缓存一致性 caching coherency：

对于多处理器环境，每个CPU不但要维护自己的内部寄存器，还要维护本地高速缓存。由于多个CPU可并发执行，必须确保在一个高速缓存中对A的值所做更新立即反映在所有其他A所在的高速缓存中。

进程控制块 PCB：

进程在操作系统里的表示方法，包括进程状态、进程号等信息。

进程间通信 IPC：

协作进程见通信的一种机制，允许进程不必通过共同地址空间共享来通信和同步。 双重模式 dual mode：

…… …… 余下全文

校园招聘面试心得与总结---BAT、网易、蘑菇街

20xx年12月1日 | 1370人围观 | 0人评论

之前实习的时候就想着写一篇面经，后来忙就给忘了，现在找完工作了，也是该静下心总结一下走过的路程了，我全盘托出，奉上这篇诚意之作，希望能给未来找工作的人一点指引和总结， 也希望能使大家少走点弯路 ， 如果能耐心读完，相信对你会找到你需要的东西。

先说一下LZ的基本情况，LZ是四川某985学校通信专业的研究生（非计算机），大学阶段也就学了C语言，根本没想过最后要成为码农。大四才开始学，研一下开始学android，所以LZ觉得自己开始就是一个小白，慢慢成长起来的。

一、心态

心态很重要！

心态很重要！

心态很重要！

重要的事情说三遍，这一点我觉得是必须放到前面来讲。

找工作之前，有一点你必须清楚，就是找工作是一件看缘分的事情，不是你很牛逼，你就一定能进你想进的公司，都是有一个概率在那。如果你基础好，项目经验足，同时准备充分，那么你拿到offer的概率就会比较高；相反，如果你准备不充分，基础也不好，那么你拿到offer的概率就会比较低，但是你可以多投几家公司，这样拿

到offer的几率就要大一点，因为你总有运气好的时候。所以，不要惧怕面试，刚开始失败了没什么的，多投多尝试，面多了你就自然能成面霸了。得失心也不要太重，最后每个人都会有offer的。

还有一个对待工作的心态，有些人可能觉得自己没有动力去找一个好工作。其实你需要明白一件事情，你读了十几二十年的书，为的是什么，最后不就是为了找到一个好工作么。现在到了关键时刻，你为何不努力一把呢，为什么不给自己一个好的未来呢，去一个自己不满意的公司工作，你甘心吗?

想清楚这一点，我相信大多数人都会有一股干劲了，因为LZ刚刚准备开始找实习的时候，BAT这种公司想都不敢想，觉得能进个二线公司就很不错了，后来发现自己不逼自己一把，你真不知道自己有多大能耐，所以请对找工作保持积极与十二分的热情，也请认真对待每一次笔试面试。

…… …… 余下全文

1、 jboss5 启动前需要修改一下配置

a． 修改一下 profile.xml(JBOSS_HOME/server/default/conf/bootstrap/profile.xml) 中的 AttachmentStore 设置 1: <bean name="AttachmentStore"

class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAttachmentStore"> 2: <constructor>

3: <!-- 修改这里 -->

4: <parameter class="java.io.File">

5: <inject bean="BootstrapProfileFactory" property="attachmentStoreRoot" />

6: </parameter>

7: </constructor>

8: <property name="mainDeployer"><inject bean="MainDeployer" /></property>

9: <property name="serializer"><inject bean="AttachmentsSerializer" /></property>

10: <property name="persistenceFactory"><inject bean="PersistenceFactory" /></property> 11: </bean>

…… …… 余下全文